Original title:
Klasifikace mikrospánku analýzou EEG
Translated title:
Classification of microsleep by means of analysis EEG signal
Authors:
Ronzhina, Marina ; Smital, Lukáš (referee) ; Čmiel, Vratislav (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2009
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato diplomová práce se zabývá detekcí mikrospánku na základě změn energetického spektra EEG signálu. Vstupními hodnotami pro klasifikaci jsou výsledky časově-frekvenční analýzy. Navržená metoda klasifikace využívá aparát fuzzy logiky. Jsou navřeny 4 klasifikátory, jejichž základem jsou fuzzy inferenční systémy lišící se bázi pravidel. Pro návrh funkce příslušnosti premis pravidel jsou použity výsledky fuzzy shlukování. První dva klasifikátory pro detekci mikrospánku využívají pouze alfa pásmo spektrogramu EEG signálu. Tedy umožňují detekci jen stavu relaxace. Třetí klasifikátor je na rozdíl od předcházejících doplněn pravidly pro delta pásmo, co dává možnost rozlišovat v spektru 3 stavy: mentace, relaxace a somnolence. Čtvrtý klasifikátor má rozhodovací mechanismus zahrnující celé pásmo signálu. Uvažovaný přístup ke klasifikaci mikrospánku je realizován a implementován prostřednictvím programového vybavení počítače. Je vytvořen uživatelský program s grafickým rozhraním.
This master thesis deals with detection of microsleep on the basis of the changes in power spectrum of EEG signal. The results of time-frequency analysis are input values for the classifikation. Proposed classification method uses fuzzy logic. Four classifiers were designed, which are based on a fuzzy inference systems, that are differ in rule base. The results of fuzzy clustering are used for the design of rule premises membership functions. The two classifiers microsleep detection use only alpha band of the EEG signal’s spectrogram then allows the detection of the relaxation state of a person. Unlike to first and second classifiers, the third classifier is supplemented with rules for the delta band, which makes it possible to distinguish the 3 states: vigilance, relaxation and somnolence. The fourth classifier inference system includes the rules for the whole spectrum band. The method was implemented by computer. The program with a graphical user interface was created.
Keywords:
classification of microsleep; cluster analysis; EEG signal; fuzzy inference system; fuzzy logic; time-frequency analysis; EEG signál; fuzzy inferenční systém; fuzzy logika; klasifikace mikrospánku; shluková analýza; časově-frekvenční analýza
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/12044